La validación cruzada es una técnica de validación de modelos usada para evaluar cómo los resultados de un algoritmo de análisis estadístico se pueden generalizar a un conjunto de datos independiente. Esto se hace mediante la partición de un conjunto de datos de la siguiente manera: un subconjunto para entrenar el algoritmo y los datos restantes para la prueba o test. Cada ronda de validación cruzada implica la partición aleatoria del conjunto de datos original en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de test. El conjunto de entrenamiento luego se usa para entrenar un algoritmo de aprendizaje supervisado y el conjunto de test se usa para evaluar su desempeño. Este proceso se repite varias veces donde el valor de pérdida y el error aparente de la validación cruzada se utilizan como un indicador de rendimiento. Aplicaciones de este método en epilepsia se remontan a la década de los 70's con [1]} usando una técnica llamada template matching [2]}. La importancia de usar la validación cruzada radica en que en muchas aplicaciones biomédicas los datos pueden ser muy límitados para la etapa de entrenamiento y de test, por lo que si se quieren construir buenos modelos, se debe utilizar la mayor cantidad de datos disponibles para la etapa de entrenamiento. Sin embargo, si el conjunto de validación es pequeño, dará una estimación relativamente ruidosa del rendimiento predictivo [3]}. En la Validación cruzada dejando uno fuera, los datos de las particiones usan el enfoque de \(k\) -iteraciones, donde \(k\)  es igual al número total de observaciones en los datos. Ver [4]}, [5]} para un tratamiento exhaustivo de las propiedades estadísticas y [6]}, [7]}, [8]}, [9]}, [10]} para algunos ejemplos en señales EEG.
